Определяем сезонность спроса в интернете

Видеокарты

Рис. 8. История показов по фразе «Видеокарта купить», Яндекс.Вордстат, ноябрь 2016–октябрь 2017

Посмотрим на график показов по запросу «видеокарта купить». Поначалу спрос на видеокарты вполне стабилен: незначительное повышение в декабре и снижение в весенние месяцы, причины которого, скорее всего, аналогичны истории с приставками. Уже в мае мы можем наблюдать увеличение спроса, который сделает невероятный скачок в июне, превысив показатель предыдущего месяца в 2 раза. Тут нет ничего удивительного, ведь начиная с января стремительно рос курс криптовалют, в результате чего летом 2017-го о таком понятии, как майнинг криптовалют, знали и говорили все.

Как мы видим, дело не ограничилось одними разговорами: весной пользователи начали более активно интересоваться покупкой видеокарт, которые являются основным инструментом майнинга.

Ажиотаж оказался скоротечным, и в июле количество запросов по видеокартам пошло на убыль. По всей видимости, большая часть спроса на видеокарты была удовлетворена в июне, и в последующие месяцы пользователи уже усердно майнили. Но не стоит забывать, что помимо майнеров существуют просто владельцы ПК, которые приобретают новые видеокарты взамен устаревших или собирают новый компьютер с нуля.

Разумеется, в условиях нынешнего повышенного интереса к видеокартам сложно оценить обычную сезонную динамику спроса на них, но мы попытаемся сделать это, посмотрев данные за предыдущий год (01.11.2015 – 31.10.2016).

Рис. 9. История показов по фразе «Купить видеокарту», Яндекс.Вордстат, ноябрь 2015–октябрь 2016

Как мы видим, в этот период пик спроса приходится на октябрь. Очень высокий спрос зафиксирован также в ноябре, декабре и январе. С наступлением весны наблюдается заметное снижение, а летом спрос начинает снова расти и достигает почти тех же значений, что и в ноябре–декабре.

Скорее всего, такая динамика спроса является более типичной для видеокарт. Обычно осенью в игровой индустрии выходит сразу несколько громких новинок, требовательных к «железу», и многие пользователи начинают «апгрейдить» свой ПК еще летом. Осенью и зимой на увеличение спроса могут оказывать влияние множественные акции и распродажи («Черная Пятница», «Киберпонедельник» и др.). Как мы отметили ранее, еще один возможный фактор – наступление холодного времени года, когда появляется больше свободного времени на компьютерные игры.

Вернемся в наше время и посмотрим на динамику популярности из Google Trends. Результаты сходятся с данными Яндекса: более-менее стабильный спрос в течение всего года, резкое увеличение популярности запроса в июне и последующий спад.

Рис. 10. Динамика популярности по запросу «Купить видеокарту», Google Trends, ноябрь 2016–октябрь 2017

Посмотрим теперь, как увеличенный спрос сказался на продажах.

Рис. 11. Динамика по количеству проданных видеокарт, Google Analytics, ноябрь 2016–октябрь 2017

Ситуация здесь немного иная. Динамика по транзакциям в зимние месяцы совсем незначительная, но с марта количество продаж видеокарт стало увеличиваться (за исключением снижения в апреле, природа которого остается неясной). Вероятно, знающие люди начали скупать видеокарты еще на этом этапе и были уже во всеоружии к тому моменту, как майнинговый бум прокатился по стране.

Несмотря на то, что по данным поисковых систем наиболее сильный спрос на видеокарты был в июне этого года, пик продаж приходится на октябрь. Возможно, причиной этому послужил дефицит видеокарт на рынке этим летом (источник – Ведомости).

В июне 2017 года большинство ретейлеров столкнулись с проблемой нехватки товара и были просто не в состоянии удовлетворить спрос, в несколько раз превышающий предложение. Ситуация стала постепенно налаживаться только в последующие месяцы, когда подоспели новые партии видеокарт. Скорее всего, если бы в распоряжении магазина было неограниченное количество видеокарт, мы бы наблюдали небывалый рост транзакций именно в июне. Одно из других возможных объяснений – пользователи запланировали покупку еще в июне, но отложили ее на более поздний срок. Причина – видеокарты стоят немало, а для эффективного майнинга их требуется больше одной.

Вывод напрашивается сам собой. Всем, кто так или иначе связан с торговлей комплектующими для ПК, следует внимательно следить за рынком криптовалют, чтобы не пропустить новую волну ажиотажа.

КАК НАСТРОИТЬ ПРОЦЕСС В 1С:ERP?

В системе 1С: ERP есть возможность рассчитать планы продаж на основе данных прошлых периодов и есть возможность вручную корректировать данные планов. Таким образом можно учесть как зависимый,так и независимый спрос.

При формировании плана продаж можно использовать любые данные,хранящиеся в системе,например:

• продажи прошлых периодов;
• заказы клиентов.

При этом можно установить отборы по ассортименту либо по любым другим параметрам.

После расчета плана по данным системы у нас на руках будетпрогноз-черновик», который еще нужно будет уточнить у маркетологов/менеджеров по продажам.

Настройка правила заполнения плана продаж в 1С: ERP

План,рассчитанный по данным системы,можно корректировать вручную. При изменении данных плана можно написать комментарий,чтобы остальным участникам процесса планирования было понятно,на основании чего было принято решение о корректировке. Так,если план рассылается по нескольким маркетологам/менеджерам по продажам,то каждый может сформировать свою корректировку первоначального плана(сделать свою экспертную оценку прогноза продаж).

В 1С: ERP ввод комментариев возможен по каждой строке плана(по каждой позиции товара)

После того как эксперты сделали каждый свою оценку-корректировку прогноза продаж,данные собираются и на их основе составляется окончательный прогноз продаж или принимается решение об утверждении одного из представленных прогнозов. Процесс утверждения планов в системе можно контролировать через статусы плана.

В 1С: ERP доступны 4 возможных статуса для планов

Каждому товару – свой сезон

Сложно назвать бизнес, который не был бы подвержен влиянию времени года на производство и объем продаж. Факторы, формирующие такого рода рыночные тренды, многочисленны: начиная от тривиальных погодных условий и заканчивая религиозными постами.

Сбыт товаров повседневного спроса летом менее активен за счет отпусков и выездов на дачу.

Предприниматели, планирующие свой бизнес в условиях сезонности, обязаны уделять внимание мелочам и даже для очевидных тенденций ключевую роль подчас играет точность в расчетах. Начнем с «приятных» товаров, которые набирают летом особую популярность:

Начнем с «приятных» товаров, которые набирают летом особую популярность:

Мороженое – бесспорный фаворит среди лакомств в летний период, а также хрестоматийный пример сезонности. По данным «Ромира», 77% россиян признаются, что любят есть мороженое в жару.

Русский квас – также товар чрезвычайно сезонный. В январе менее 4% домохозяйств покупали этот напиток хотя бы раз. Однако уже в мае доля таких семей возросла до 22%, а в июне составила уже 28%. Примечательно, что москвичи потребляют квас чаще жителей других крупных городов: 42 и 7,36% соответственно. Вообще тенденция такова, что чем больше город, тем популярнее в нем этот прохладительный напиток. Больше всего во время пикников пьют квас люди в возрасте 35–44 лет.
Вместе с квасом растет спрос на бутилированную воду – в июне ее купили 47% домохозяйств против 32% в январе.
Летом взлетают объемы продаж пива. В июне – июле они увеличиваются на 15%. Вместе с тем люди начинают отдавать предпочтение распитию пива на свежем воздухе, тогда как зимой потребляют его преимущественно в помещениях.
При этом летний сезон традиционно характеризуется спадом продаж шоколадной продукции. Так, с наступлением тепла снижается объем потребления батончиков – в июне доля покупателей этого продукта составила 22,5 против 25% в мае.
А ряды любителей шоколадных конфет в коробках поредели с 10% в мае до 8% в июне.
В жару наблюдается сокращение объема потребления кофе. Например, в Москве в июле – августе объем домашнего потребления этого напитка снизился на 31% по сравнению с маем – июнем. Аналогичный показатель за прошлый год составил 11%. Похожая ситуация наблюдалась и в Санкт-Петербурге, где продажи кофе падали на 39% и на 21%.
Летом снижаются объемы продаж молочных продуктов (хотя продажи освежающих напитков на основе молока с добавлением сока растут).
В то же время падают цены на яйца.
Многие из нас пользуются гигиенической помадой, объемы продаж которой также подвержены сезонности

В январе в крупных российских городах это средство для губ покупают 3% домохозяйств, в мае – около 2%, а в декабре – почти 5%.
Член совета директоров холдинга «Ромир» и президент Гильдии маркетологов Игорь Березин добавил к этому перечню шины, которые продаются исключительно в апреле – мае и октябре – ноябре, а заставить кого-либо покупать их в августе почти невозможно.
Он же обращает внимание на то, что продажи мяса населению во время Великого поста падают на 10–12%.
Президент Гильдии пекарей и кондитеров Марина Лютикова рассказала, что январь и февраль для ее сегмента рынка – мертвый сезон. Оживление наступает лишь в марте

Пик продаж хлебобулочных изделий приходится на май, когда люди уезжают жить на дачу.

Холодильники

Пришло время переключить наше внимание на бытовую технику. Обратимся к истории показов по запросу «холодильник купить» в Яндекс.Вордстате и увидим довольно любопытную картину

Рис. 12. История показов по фразе «Холодильник купить», Яндекс.Вордстат, ноябрь 2016–октябрь 2017

В случае с холодильниками минимальные показатели покупательского интереса приходятся на конец осени и зиму. В декабре наблюдается абсолютный антирекорд за год. Как мы видим на графике, спрос на холодильники стабильно повышается с наступлением весны и достигает своих максимальных значений летом и в начале осени. Пик приходится на август, когда количество показов по запросу «холодильник купить» почти в 2 раза превышает минимальный и почти в 1,5 раза – средний показатель за год.

Причин для данного феномена может быть несколько: от повышенной потребности в прохладительных напитках в период летнего зноя до вышедших из строя от сильной жары старых моделей холодильников, которые просто не справились с «накалом страстей».

Также не стоит забывать о том, что лето – идеальное время для ремонта в квартире, а на новенькую кухню, как правило, хочется поставить и новую бытовую технику. Помимо этого, начиная с мая, россияне обычно приобретают бытовую технику для дачи. Немного позже мы проверим две эти теории, проанализировав другую категорию бытовой техники.

Сделанные нами наблюдения справедливы и для поиска в Google. Начиная с весны – стабильный рост спроса, затем пик в августе и последующее постепенное угасание.

Рис. 13. Динамика популярности по запросу «Купить холодильник», Google Trends, ноябрь 2016–октябрь 2017

Настало время проверить отчет по эффективности товаров.

Рис. 14. Динамика по количеству проданных холодильников, Google Analytics, ноябрь 2016–октябрь 2017

Тут нас ждет весьма неожиданный результат – декабрь отнюдь не является самым неудачным месяцем для продаж холодильников. Минимальный показатель приходится на январь и держится примерно на этом же уровне в течение четырех последующих месяцев.

В декабре мы можем наблюдать прирост транзакций по отношению к месяцам «застоя». Возможно, тут сыграли свою роль стимулирующие спрос мероприятия, такие как новогодние акции и распродажи. В остальном данные отчета подтверждают сделанные нами ранее выводы: лето и осень – самый «горячий» сезон для продажи холодильников.

Строим отчет по сезонности

В первую очередь определимся с видом будущего отчета.

Я использую Google Таблицы, в силу того, что их можно использовать с разных устройств и делиться с другими пользователями.

В отчете использую следующие столбцы:

• Услуга (или «товарная группа») — название услуги.
• URL — адрес посадочной страницы по услуге.
• Структура — место страницы в структуре сайта. Аналог хлебных крошек.
• Контрольная фраза — фраза, по которой собирается статистика.
• Частотность — данные из столбца «количество показов» для контрольной фразы.
• Спарклайн — небольшой график по данным частотности.
• МАКС — месяц с максимальной частотностью.
• МИН — месяц с минимальной частотностью.
• Столбцы с названиями месяцев — данные о частотности запроса из Вордстата за последние 24 месяца.

3.1. Заполняем первичные данные

К первичным данным относятся колонки «Услуга», «URL» и «Структура».

Если сайт уже есть, эти данные можно собрать руками. Или спарсить при помощи какого-либо софта, например Screaming Frog или Netpeak Spider.

Если сайта еще нет, колонки «URL» и «Структура» пропускаем.

В колонку «Услуга» вписываем все предоставляемые услуги.

Рис. 8. Пример заполненных первичных данных

3.2. Подбор контрольных фраз

Для каждой услуги заполняем колонку «Контрольная фраза».

В Яндекс.Вордстате выбираем регион, в котором компания предоставляет услуги, и поочередно проверяем каждую из оказываемых услуг на количество показов.

Рис. 9. Подбор контрольных фраз

Стоит учитывать, что пользователи могут по-разному искать одну и ту же услугу. Например «Пластиковые окна» также ищут как «Окна ПВХ».

В качестве контрольной фразы стоит выбирать наиболее частотную.

Для этого просматриваем правую колонку (Запросы похожие на …) на наличие таких переформулировок запросов.

Рис. 10. Переформулировка фраз

Фразы и их частотность добавляем в соответствующие колонки таблицы.

Рис. 11. Сводная таблица по фразам и частотностям

3.3. Выгрузка данных

В Яндекс Вордстате переходим на вкладку «История запросов» и поочередно копируем данные по абсолютным значениям за все месяцы в соответствующие колонки в таблице.

Рис. 12. История запросов в Яндекс.Вордстате

Для ускорения копирования данных будет полезен браузер Mozilla Firefox, который при зажатом ctrl может выделять блоки (span), а не просто текст.

На выходе получаем сводную таблицу со статистикой за последние 2 года по каждой контрольной фразе.

Рис. 13. Таблица с данными по сезонности за 2 года

3.4. Обработка данных

К первичной обработке полученных данных я отношу все действия, которые могут предоставить информацию для быстрого анализа.

1. Добавляем спарклайн (небольшие по размеру, но достаточно информационно-плотные графики) сезонности для каждой услуги.

В Google Таблицах спарклайн добавляется формулой “=SPARKLINE()”.

Рекомендую строить спарклайны на основании 1 полного года (с января по декабрь), это даст возможность понимать ближайший тренд при помощи простого визуального осмотра таблицы.

Рис. 14. Спарклайн

1. Находим месяцы с максимальной и минимальными частотностями по каждой услуге.

Советуем считать максимальные и минимальные частотности на основании данных за последние 12 месяцев. В противном случае можно получить ошибочные данные.

Самый быстрый способ выбрать такие месяцы — использовать формулы, которые просматривают заданные ячейки и возвращают название месяца с максимальными значениями.

Рис. 15. Месяцы с максимальной и минимальной частотностями

Выводы

Сезонность — важный фактор для многих видов бизнеса. Определение динамики пользовательского интереса — ключ к эффективному планированию маркетинговой стратегии и построению рабочих процессов.

Наиболее распространенные инструменты для анализа колебаний спроса:

1. Google Trends — для быстрого определения общих трендов и интересов целевой аудитории.
2. Wordstat Yandex — сервис для анализа колебаний трафика и частотности запроса в абсолютных и относительных значениях.
3. Keyword Planner — инструмент, с помощью которого можно проверить эффективность большого количества ключевых слов, проанализировав показатели частотности, предположительную стоимость клика и уровень конкуренции, а также определить и спрогнозировать динамику поискового спроса.
4. Расчет индексов и пиков сезонности в Excel позволяет провести анализ сезонности по кастомным параметрам вне зависимости от того, увеличиваются ли показатели из-за прироста объемов бизнеса.

Протестировав каждый из представленных инструментов, вы сможете найти для себя наиболее удобный способ определения динамики спроса, и подготовить эффективную стратегию развития проекта.